{"id":458,"date":"2022-02-11T00:43:32","date_gmt":"2022-02-10T23:43:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.linkidoc.fr\/blog\/2022\/02\/11\/questions-reponses-lia-aide-les-organismes-de-sante-a-reduire-les-dommages-evitables-pour-les-patients\/"},"modified":"2022-02-11T00:43:32","modified_gmt":"2022-02-10T23:43:32","slug":"questions-reponses-lia-aide-les-organismes-de-sante-a-reduire-les-dommages-evitables-pour-les-patients","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.linkidoc.fr\/blog\/2022\/02\/11\/questions-reponses-lia-aide-les-organismes-de-sante-a-reduire-les-dommages-evitables-pour-les-patients\/","title":{"rendered":"Questions-r\u00e9ponses\u00a0: l’IA aide les organismes de sant\u00e9 \u00e0 r\u00e9duire les dommages \u00e9vitables pour les patients"},"content":{"rendered":"
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TECHNOLOGIE SANT\u00c9\u00a0: <\/span>Pouvez-vous donner des exemples de cas d’utilisation dans lesquels l’IA a aid\u00e9 les prestataires \u00e0 r\u00e9duire les dommages \u00e9vitables aux patients\u00a0?<\/h2>\n

FROWNFELTER\u00a0: <\/strong>Un exemple est un diab\u00e9tique qui est admis \u00e0 plusieurs reprises \u00e0 l’h\u00f4pital. Comment un syst\u00e8me de sant\u00e9 avec tous ces processus en place aide-t-il ce patient qui continue d’\u00eatre admis \u00e0 l’h\u00f4pital\u00a0? Un h\u00f4pital aura un bon processus en place pour explorer une douzaine de possibilit\u00e9s \u00e0 la fois. C’est de la m\u00e9decine r\u00e9active, et c’est parfois un bon processus, mais ce n’est pas pr\u00e9cis pour ce patient.<\/p>\n

L’intelligence artificielle dans ce contexte aidera \u00e0 identifier les moteurs sous-jacents de ce patient qui pourraient \u00eatre moins visibles et \u00e0 les faire remonter \u00e0 la surface afin qu’ils puissent \u00eatre trait\u00e9s pour aider le patient dans son cheminement vers une meilleure sant\u00e9.<\/p>\n

Je fais r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 un cas pr\u00e9cis o\u00f9 nous avons identifi\u00e9 un patient diab\u00e9tique comme \u00e9tant \u00e0 risque de d\u00e9pression lorsqu’il est examin\u00e9 plus attentivement. Au d\u00e9but, elle n’\u00e9tait pas dispos\u00e9e \u00e0 en discuter, mais apr\u00e8s que le prestataire ait doucement creus\u00e9 un peu plus profond\u00e9ment, ils ont non seulement aid\u00e9 \u00e0 d\u00e9couvrir une d\u00e9pression qui pouvait \u00eatre trait\u00e9e, mais aussi des difficult\u00e9s avec ses activit\u00e9s quotidiennes et la prise de son insuline. Ils ont pu r\u00e9gler ces probl\u00e8mes et lui apporter leur soutien. Elle a pu perdre 20 livres, a \u00e9t\u00e9 soign\u00e9e pour une d\u00e9pression et a cess\u00e9 d’\u00eatre admise \u00e0 l’h\u00f4pital. Ce n’\u00e9tait pas de la magie ; c’est parce que nous avons aid\u00e9 \u00e0 identifier ce qui \u00e9tait invisible et sous-reconnu. C’est le r\u00f4le que l’IA doit jouer aujourd’hui dans l’espace clinique.<\/p>\n

TECHNOLOGIE SANT\u00c9\u00a0: <\/span>Comment les organismes de sant\u00e9 peuvent-ils s’assurer que les donn\u00e9es qu’ils incluent sont impartiales et utiles\u00a0?<\/h2>\n

FROWNFELTER\u00a0: <\/strong>Nous devons supposer que toutes les donn\u00e9es ont une tendance, n’est-ce pas\u00a0? Vous pouvez appeler une tendance ou un mod\u00e8le un biais, en fait, donc la solution pour \u00e9liminer toutes les tendances qui ne sont pas appropri\u00e9es ou pertinentes est d’avoir de plus grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es. Nous appelons cela repr\u00e9sentation. Si j’ai une ville avec 2 millions de patients et que j’ai un mod\u00e8le bas\u00e9 sur 100 patients, cela ne repr\u00e9sentera pas tr\u00e8s bien cette ville, n’est-ce pas\u00a0? Mais si j’ai un mod\u00e8le construit sur 500 000 patients choisis au hasard dans la ville, ce sera probablement une bonne repr\u00e9sentation du reste de ces 2 millions de patients.<\/p>\n

La repr\u00e9sentation est un concept permettant de surmonter les erreurs inh\u00e9rentes aux petits \u00e9chantillons ou qui ne se traduisent pas dans une autre population. Jvion utilise la repr\u00e9sentation comme principe fondamental. Nous avons plus de 35 millions de patients dans notre univers de donn\u00e9es et nous couvrons 99 % des 48 \u00c9tats contigus en raison de cette taille d’\u00e9chantillon. Vous ne pouvez pas repr\u00e9senter les \u00c9tats-Unis avec 500 000 patients, mais vous pouvez obtenir une meilleure repr\u00e9sentation avec 35 millions de patients.<\/p>\n

APPRENDRE ENCORE PLUS: <\/strong>Comment l’intelligence artificielle am\u00e9liore-t-elle les r\u00e9sultats pour les patients\u00a0?<\/em><\/p>\n

Les ensembles de donn\u00e9es utilis\u00e9s cr\u00e9ent un autre risque de biais. Les ensembles de donn\u00e9es doivent \u00e9galement \u00eatre repr\u00e9sentatifs de la population. Donc, si j’essaie de comprendre une population et que je n’ai pas de donn\u00e9es socio-\u00e9conomiques ou que je n’ai qu’une petite partie de ces donn\u00e9es, je ne repr\u00e9sente pas les facteurs de risque pour ces patients car nous savons que les facteurs socio-\u00e9conomiques conduisent entre 70 et 80 pour cent des r\u00e9sultats de sant\u00e9.<\/p>\n

Si ceux-ci ne sont pas pris en compte, il y aura une sous-repr\u00e9sentation des vrais moteurs, et les mod\u00e8les seront non seulement d\u00e9fectueux, mais auront \u00e9galement des biais inh\u00e9rents. Le biais sera fauss\u00e9 loin de ceux qui sont les plus \u00e0 risque de disparit\u00e9s en mati\u00e8re de sant\u00e9. C’est le plus grand risque en termes de biais qu’il pourrait introduire.<\/p>\n

TECHNOLOGIE SANT\u00c9\u00a0: <\/span>Quels sont certains des d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 l’adoption ou \u00e0 la mise en \u0153uvre de l’IA\u00a0?<\/h2>\n

FROWNFELTER\u00a0: <\/strong>Plus il est facile de voir la preuve que quelque chose fonctionne ou qu’il apporte de la valeur, plus la d\u00e9cision commerciale est facile. Si je peux voir dans des chiffres froids et concrets que je vais faire gagner 50 % du temps d’un radiologue gr\u00e2ce au support de l’IA en imagerie num\u00e9rique, c’est facile. Mais plus on se rapproche de la pratique clinique, plus c’est difficile \u00e0 prouver. L’un des d\u00e9fis est le scepticisme des cliniciens. Je les ai entendus dire que m\u00eame si cela fonctionnait dans une autre organisation, leurs patients ou leur population sont diff\u00e9rents. Ils veulent le voir d\u00e9montr\u00e9 dans une \u00e9tude contr\u00f4l\u00e9e, randomis\u00e9e et en double aveugle. Le scepticisme est \u2014 de par notre formation \u2014 une rigueur scientifique, ce qui est bien. Vous ne voulez pas que les m\u00e9decins changent rapidement leur pratique au hasard ou de fa\u00e7on capricieuse.<\/p>\n

Ce scepticisme construit un mur de stabilit\u00e9, mais aussi parfois d’inertie. Pour surmonter cela, vous devez avoir des victoires pr\u00e9coces au sein de l’organisation. Ainsi, une victoire en Californie ne se traduit pas par une victoire dans l’Iowa. Vous devez montrer un certain succ\u00e8s entre les quatre murs de l’organisation, puis le succ\u00e8s grandit et engendre plus de succ\u00e8s.<\/p>\n

De plus, certaines organisations ont encore du mal \u00e0 partager des donn\u00e9es, et c’est une exigence pour que l’IA fonctionne. Vous devez \u00eatre en mesure d’extraire des donn\u00e9es, de les agr\u00e9ger et de les envoyer. Ainsi, il y a des moments o\u00f9 la technologie n’est pas en soi un obstacle, mais une combinaison de technologies et de comp\u00e9tences peut l’\u00eatre. Le personnel peut se concentrer sur d’autres priorit\u00e9s, mais les donn\u00e9es sont un \u00e9l\u00e9ment tr\u00e8s important.<\/p>\n

TECHNOLOGIE SANT\u00c9\u00a0: <\/span>Avez-vous des conseils pour l’utilisation de l’IA ou le succ\u00e8s de la mise en \u0153uvre\u00a0?<\/h2>\n

FROWNFELTER\u00a0: <\/strong>Vous devez avoir un leadership en place pour conduire le changement de culture. L’une des choses que je vois, c’est que les cliniciens doivent penser diff\u00e9remment. Si la m\u00e9decine \u00e9tait compl\u00e8tement intuitive, nous n’aurions pas besoin de soutien suppl\u00e9mentaire. Nous n’aurions pas besoin d’IA. Mais en fait, ce n’est pas intuitif. Parfois, nous nous trompons dans ce que nous pensons d’un patient, et en tant que clinicien, je dois accepter que quelque chose que je re\u00e7ois n’a pas de sens. J’obtiens peut-\u00eatre une nouvelle id\u00e9e qui est diff\u00e9rente de ce que je pensais, et c’est peut-\u00eatre vrai. Je dois penser diff\u00e9remment et le prendre comme un test de laboratoire qui m’aide \u00e0 penser diff\u00e9remment le patient. C’est un gros probl\u00e8me. Sans cette volont\u00e9 de penser diff\u00e9remment les patients, ils n’agiront jamais sur ces id\u00e9es, et les patients n’en b\u00e9n\u00e9ficieront pas.<\/p>\n

Une autre cl\u00e9 du succ\u00e8s est du c\u00f4t\u00e9 de la technologie. Plus nous comprenons et ins\u00e9rons l’intelligence directement dans les flux de travail des cliniciens, plus il est facile et efficace pour eux de l’utiliser. En fin de compte, nous voulons que les cliniciens soient plus efficaces et n’aient pas Suite<\/em> travail \u00e0 faire mais j’ai le \u00e0 droite<\/em> Travail \u00e0 faire. Nous le faisons gr\u00e2ce \u00e0 l’automatisation.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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